导读：本期为 AI 简报 20210402 期，将为您带来 8 条相关新闻，明日寒食节~
记得有一期有小伙伴留言说需要手势识别相关,本期它来啦~
本文一共 2200 字，通篇阅读结束需要 5~7 分钟
1. 保姆级教程 | TensorFlow-YOLOv3 从本地训练到服务器部署全过程 | 我爱计算机视觉
项目链接：
https://github.com/Byronnar/tensorflow-serving-yolov3
本文为 52CV 粉丝投稿，分享对已开源的 tensorflow-yolov3 版本进行许多细节上算法改进，步骤详细，非常适合新手入门。
本项目主要对原 tensorflow-yolov3 版本做了许多细节上的改进,
增加了TensorFlow-Serving 工程化部署, 训练了多个数据集，包括 Visdrone2019, 安全帽等数据集,
安全帽上 mAP 在 98% 左右, 推理速度1080上608 的尺寸大概25fps。
本项目配有完善的说明, 如想你也想入门 TensorFlow 服务端部署, 那么, 这个项目是你非常好的选择.
2. 更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测 | OpenCV与AI深度学习
github地址：
https://github.com/google/mediapipe
本期将介绍并演示基于MediaPipe的手势骨架与特征点提取步骤以及以此为基础实现手势识别的方法。
关于MediaPipe以前有相关文章介绍，可以参看下面链接：
Google开源手势识别--基于TF Lite/MediaPipe
它能做些什么？请看上面的动图.
实现步骤:
参考链接:
https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands
(1) 安装mediapipe，执行pip install mediapipe
(2) 下载手势检测与骨架提取模型
(3) 代码测试(摄像头实时测试)
总结：MediaPipe手势检测与骨架提取模型识别相较传统方法更稳定，而且提供手指关节的3D坐标点，对于手势识别与进一步手势动作相关开发有很大帮助。
3. 加拿大小哥用树莓派做了一个狗子探测器：实时识别路过的狗子，还能向狗主人“表白” | 大数据文摘
Github:
https://github.com/rydercalmdown/dog_detector
“吸狗一时爽，一直吸狗一直爽”
加拿大小哥Ryder亲手做了一个狗子探测器，
这个探测器还和扩音喇叭联结在了一起，但凡有人遛狗经过了他们家，
探测器首先会进行识别，然后这个喇叭就会提醒他，“快来吸狗啦！”
这还不止，Ryder还突发奇想，这些狗子都这么可爱，它们的主人也应该得到赞赏。
于是，他对整个系统进行了改进。现在这个扩音喇叭不仅能提醒他赶紧吸狗，还能对着路边的狗主人大声说到，“我喜欢你家的狗子（I like your dog）”。
超简单的狗子探测器，只需树莓派，项目已开源
其实整个项目的思路也很简单，只需要去识别经过的狗子，然后通知他就行了。
4. 轻量级NLP工具Trankit开源，中文处理更精准，超越斯坦福Stanza，内存占用小45% | 量子位
Github仓库：
https://github.com/nlp-uoregon/trankit在线Demo：
http://nlp.uoregon.edu/trankit相关论文：
https://arxiv.org/pdf/2101.03289.pdf
最新轻量级多语言NLP工具集Trankit发布1.0版本，来自俄勒冈大学。
基于Transformer，性能已超越之前的热门同类项目斯坦福Stanza。
Trankit支持多达56种语言，除了简体和繁体中文以外，还支持文言文。
先来看一组Trankit与Stanza对文言文进行依存句法分析的结果。
可以看到，Stanza错误的将“有朋自远方来”中的“有”和“来”两个动词判断成并列关系。
在简体中文的词性标注任务上，Trankit对“自从”一词处理也更好。
与Stanza一样，Trankit也是基于Pytorch用原生Python实现，对广大Python用户非常友好。
Trankit在GPU加持下加速更多，且占用内存更小，作为一个轻量级NLP工具集更适合普通人使用。
5. 妙啊！那个用文言文编程的小哥，竟从28万行唐诗中找出了对称矩阵 | 量子位
Github:
https://github.com/LingDong-/magic-square-poems
横着读是一首诗，竖着读还是这首诗！
这首诗可不是乱编的，其中的诗句都来自《全唐诗》，读起来也颇有意境。
创造这个奇妙组合的，不是文学研究大师，而是一位程序员小哥。
他用计算机，找出了所有符合规律的古诗，还在Github上开源了代码。
就连README文件，也颇具个性.
这首诗，初看只是横竖都能读，但如果把其中汉字编码成数字再看的话，会发现：
原来，这是个对称矩阵！
6. 屠榜各大CV任务! Swin Transformer对CNN的降维打击 | Smarter
paper:
https://arxiv.org/abs/2103.14030
code:
https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
一作解读:
https://www.zhihu.com/question/437495132/answer/1800881612
最近Transformer的文章眼花缭乱，但是精度和速度相较于CNN而言还是差点意思，直到Swin Transformer的出现，让人感觉到了一丝丝激动，Swin Transformer可能是CNN的完美替代方案。
作者分析表明，Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因：
两个领域涉及的scale不同，NLP的scale是标准固定的，而CV的scale变化范围非常大。
CV比起NLP需要更大的分辨率，而且CV中使用Transformer的计算复杂度是图像尺度的平方，这会导致计算量过于庞大。
为了解决这两个问题，Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进：
引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer
引入locality思想，对无重合的window区域内进行self-attention计算。
相比于ViT，Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低，具有输入图像大小线性计算复杂度。
7. 熬了几个通宵，我写了份CUDA新手入门代码 | 算法码上来
Github:
https://github.com/godweiyang/NN-CUDA-Example
在用PyTorch或者TensorFlow搭积木的时候，你是不是也遇到过下面这些情况：
自带的算子及其组合都无法满足你超（bian）常（tai）的计算需求。
自带的算子不可导，需要自己定义反向传播的梯度，例如argmax。
自带的算子太慢了，严重影响了你发paper的速度。
这时候你就会想，要是能自己实现一个速度又快、又能满足需求的算子就好了。
你想到了CUDA，自己写一个CUDA算子不就完事了嘛！
然后问题又来了，写是写完了，怎么用python代码调用它呢？
还有一个问题，这个算子它没梯度啊，自动求导机制不顶用了！
你去网上各种搜索，方法倒是全有，但是源码都好复杂，你一个新手怎么可能有心思看完那么复杂的教程？
这时候，你突然看到了这篇文章，看完后你惊呼：“怎么会有这么简洁的示例代码，这就是我想要的！”
没错，这就是作者熬了好几个通宵，查了无数bug后，写出来的一份示例代码。
8. 有bug！PyTorch在AMD CPU的计算机上卡死了 | 机器之心
GitHub 地址：
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/52142
AMD，No？PyTorch在AMD CPU的机器上出现死锁了。
前段时间发布的 PyTorch 1.8 新增了对 AMD ROCm 的支持，对于想在 AMD 上用 PyTorch 进行深度学习的开发者来说，这是一个好消息。
但是，对使用 AMD cpu 的开发者用 PyTorch 做 AI 开发，也许没那么顺利。
这不，我们就从 PyTorch 的 Github 上发现这么一个还未解决的 issue。
有开发者表示：PyTorch 在 AMD CPU 的计算机上，用数据并行单机和多 GPU 训练 CNN 会导致死锁，而相同的代码在 Intel CPU 的计算机中就不会出现死锁。TensorFlow 也不会出现这种问题。
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